深入理解Python生成器(Generator)
我们可以通过列表生成式简单直接地创建一个列表,但是受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,而且如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。
要创建一个generator,有很多种方法。第一种方法很简单,只要把一个列表生成式的[]改成(),就创建了一个generator:
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>>> mylist = [ x for x in range(1, 10)] >>> mylist [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> gen = (x for x in range(1,10)) >>> gen <generator object <genexpr> at 0x7f1d7fd0f5a0> |
创建mylist和gen的区别仅在于最外层的[]和(),mylist是一个list,而gen是一个generator(生成器)。
我们可以直接打印出list的每一个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?
如果要一个一个打印出来,可以通过generator的next()方法:
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>>> gen.next() 1 >>> gen.next() 2 >>> gen.next() 3 ... >>> gen.next() 9 >>> gen.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1, in <module> StopIteration |
我们讲过,generator保存的是算法,每次调用next(),就计算出下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
其实我们可以使用for循环来代替next()方式, 这样才更符合高效的编程思路:
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>>> gen = ( x for x in range(1, 10)) >>> for num in gen: ... print num ... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如,著名的斐波拉契数列(Fibonacci),除第一个和第二个数外,任意一个数都可由前两个数相加得到:
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1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ... |
斐波拉契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
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def fib( max ): n = 0 a, b = 0 , 1 while n < max : print b a, b = b, a + b n = n + 1 |
上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数:
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>>> fib(6) 1 1 2 3 5 8 |
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
也就是说,上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator,只需要把print b改为yield b就可以了:
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def fib( max ): n = 0 a, b = 0 , 1 while n < max : yield b a, b = b, a + b n = n + 1 |
这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字,那么这个函数就不再是一个普通函数,而是一个generator:
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>>> fib(6) <generator object fib at 0x104feaaa0> |
这里,最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行。
举个简单的例子,定义一个generator,依次返回数字1,3,5:
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>>> def odd(): ... print 'step 1' ... yield 1 ... print 'step 2' ... yield 3 ... print 'step 3' ... yield 5 ... >>> o = odd() >>> o.next() step 1 1 >>> o.next() step 2 3 >>> o.next() step 3 5 >>> o.next() Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1, in <module> StopIteration |
可以看到,odd不是普通函数,而是generator,在执行过程中,遇到yield就中断,下次又继续执行。执行3次yield后,已经没有yield可以执行了,所以,第4次调用next()就报错。
回到fib的例子,我们在循环过程中不断调用yield,就会不断中断。当然要给循环设置一个条件来退出循环,不然就会产生一个无限数列出来。
同样的,把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来调用它,而是直接使用for循环来迭代:
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>>> for n in fib(6): ... print n ... 1 1 2 3 5 8 |
generator是非常强大的工具,在Python中,可以简单地把列表生成式改成generator,也可以通过函数实现复杂逻辑的generator。
要理解generator的工作原理,它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素,并在适当的条件结束for循环。对于函数改成的generator来说,遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句,就是结束generator的指令,for循环随之结束。
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